AI 光學檢測系統抓出看不到的壞蛋，提升蛋品良率
26.05.2023
背景
蛋品商現正採用結合AI的光學檢測系統來提升供應給消費者的蛋類品質。此類系統能夠偵測出品質不佳的蛋，並在它們流入市場前加以淘汰，因此有能力識別並移除破損、變色，以及有其他缺失的蛋品。如此技術將檢測流程自動化後，即可降低人為疏失的風險以及勞力成本，進而也減少對於人工的需求。本系統是專為提供高速且高精度的檢測所設計，能夠節省時間以及資源。研究證明，結合AI的光學檢測系統可以改善蛋品分揀技術以及品質管控，同時提高蛋品檢測流程的效率並且降低勞力成本。
透過人工不精確地篩選蛋品，往往會導致不正確的篩選，進而降低準確度和品質。而且，當該流程是以人工方式進行，大量的工人每小時也只能分揀相對少量的蛋，形成高勞力成本與低生產力的瓶頸，一小時能夠篩選的蛋甚至會低於1000顆。
系統要求
在家禽管理領域，要能夠實現精確且可靠的蛋品分揀、計數以及品質檢測，該系統必需具備以下條件：
- 檢測系統：必需有高品質、標準化的蛋品分揀系統，以精確地量測蛋品重量、尺寸和形狀
- 標準：需遵守既定的蛋品分揀標準，如USDA指南，以確保結果的一致性.
- 培訓：操作者必須受過訓練，且具備相關經驗豐富以精確地操作蛋品檢測系統
- 衛生：必須嚴格遵守衛生與健康準則以預防蛋品污染並維持其品質
- 資料管理：需要準確的記錄保存和資料管理系統來追踪與分析分揀結果
- 可追踪性：需有追蹤系統，來追蹤每一顆蛋從農場抵達市場的足跡和品質
系統說明
PMSI提供結合AI的自動光學檢測系統，能夠大幅提高蛋品檢測的效率與精確度。此光學檢測系統包括一架USB 3.0相機、燈具（照明用）以及搭載NVIDIA Jetson Xavier NX的MIC-710AIX AI推論平台。
流量控制與AI蛋品檢測系統：
- 將搭載NVIDIA Jetson Xavier NX的MIC-710AIX用於AI推論運算，以即時檢測並識別蛋品缺失。
- 高速、高解析度的USB 3.0相機，用以確保高品質影像。
- 最佳化可視範圍（FOV）照明。
執行計畫
蛋品產業採用人工分類的效率低下，不只生產力低，人工成本也很高。這正是為何業界需要自動化分類解決方案來提高生產力並降低成本。AI光學檢測系統即是提供這些優勢的一種解決方案，每小時能夠檢測數千顆蛋，為生產商大幅減輕成本。透過結合工業相機、目標式照明以及MIC-710AIX系統進行的AI推論，可靠的科技解決方案能夠讓蛋品產業實現蛋品生產、加工處理與分送的最佳化實踐。
結論
蛋品商採用結合AI的檢測系統擁有多重好處。首先，本系統能夠分析蛋品影像並識別破損、變色與其他缺失，如此便能在蛋品進入市場之前偵測並且淘汰品質不佳的蛋，增進食用蛋的品質。另外，這項自動化檢測流程降低了人工需求，也因此減少人為疏失的機率，進而降低勞力成本並提高效率。此系統能夠高速並高度準確地進行蛋品檢測，節省檢測所需的時間與資源。搭載MIC-710AIX的AI光學檢測系統能夠增進蛋品分揀、計數以及品質管控，同時也降低勞力成本並提高蛋品檢測過程的效率，保障品牌名譽以及高品質標準。
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